from openai import OpenAI
import sys
import os

# 添加项目根目录到Python路径
sys.path.append(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))))

from config_reader import get_siliconflow_config

# 获取Siliconflow配置
siliconflow_config = get_siliconflow_config()

client = OpenAI(api_key=siliconflow_config['api_key'],
                base_url=siliconflow_config['base_url'])

prompt = '''角色：你是 IEEE 会议论文的资深语言编辑。  
任务：将下列段落润色为符合 IEEE 标准的学术中文。  
要求：  
1. 用词正式、简洁；  
2. 保持原意，增强逻辑；  
3. 仅返回润色后的段落，不附加解释。  

示例1：  
原文：最近，BERT 在很多任务上都表现得很好。  
润色：近期，BERT 在多项任务中均展现出卓越性能。  

示例2：  
原文：我们发现这个方法比 baseline 更好。  
润色：实验结果表明，所提方法显著优于基线。

待润色段落：
transformer 是一种用于序列到序列的深度学习模型，相较于传统的 rnn 和 lstm，它引入了注意力机制，能够更好的关注到序列数据中的语义信息，同时解决了长距离依赖问题，并且能够并行处理。
'''

response_with_skill = client.chat.completions.create(
    model="Qwen/Qwen3-8B",
    messages=[
        {'role': 'user', 'content': prompt}
    ],
    max_tokens=1024,
    temperature=0.9,
    stream=False
)
print(f"带有技巧的提问的结果：\n{response_with_skill.choices[0].message.content}")
